深層学習を用いた物体姿勢認識と物体操作

深層学習を用いた物体の６自由度（位置・姿勢）姿勢認識アルゴリズムを開発している。認識結果を利用して３Ｄモデルを点群データに当てはめることにより、ロボットがピックアンドプレースなどの物体操作を行うことができる。ロボットアームの物体操作時の手先軌道や移動ロボットの移動軌跡など、動きを学習する技術開発にも取り組む。